Effectiveness of a Brief Point of Care Ultrasound Course at a National Nephrology Conference
Notice bibliographique
Résumé
The rising demand for point of care ultrasound (POCUS) instruction during nephrology fellowship has been limited due to a shortage of trained faculty and courses designed specifically for nephrologists. A hands-on POCUS pre-course was organized during the April 2023 National Kidney Foundation (NKF) Spring Clinical Meeting to address this challenge. The course consisted of pre-recorded lectures and a 4-hour hands-on workshop guided by multidisciplinary POCUS experts. The anonymous post-course survey received responses from 25 out of 39 participants, yielding a 64.1% response rate. On a scale of 0-10, confidence levels for acquiring kidney images rose from 2.6 + 2.3 (mean + SD) pre-workshop to 7.8 + 1.5 post-workshop (p<0.001). Similarly, a remarkable improvement in confidence for acquiring lung and cardiac images was seen as scores increased from 1.8 + 2.4 to 7.7 + 1.5 (p<0.001) and from 1.5 + 2.2 to 7.2 + 1.3 (p<0.001), respectively. Additionally, respondents reported a substantial improvement in their confidence to interpret kidney, lung, and cardiac POCUS images, with scores increasing from 4.5 + 2.2 to 7.7 + 1.1 (p<0.001), 2.3 + 2.4 to 7.6 + 1.5 (p<0.001), and 2 + 2 to 7.3 + 1.5 (p<0.001), respectively. Barriers to implementing POCUS use at institutions included a perceived lack of trained faculty, limited protected time for faculty, and insufficient support from division leadership. The NKF POCUS pre-course successfully improved participants' confidence in acquiring and interpreting basic POCUS images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».